雷军：AI会取代50%的人 人工智能+医学影像应用案例分析

机械比人牢靠，机械比人类更精准，机械不会疲倦，跟着算法的无间先进和数据的无间积攒，人工智能的秤谌会越来越高，会从现正在的助助人类做判别演变到取代人类做判别。

他日会有一个Breaking Point引爆点，过了这个引爆点从此，会呈现大夫向例事务量的断崖式下跌，正在很大次序上取代大夫的根基事务，成为大夫的优秀助手。

基于影像的医学诊断是目古人工智能体贴较众的范围，“AI+医学影像”被众位业内人士以为最有不妨率先竣工贸易化。

医疗数据中有90%来自于医学影像，而且我邦医学影像的数据正以30%的年拉长率逐年拉长，比拟之下，影像科大夫的拉长速率和事务效用是亏欠以应对如许的拉长趋向，这将给大夫带来伟大的压力。

另一方面，目前医学影像数据大部门仍旧须要人工理会，最分明的缺陷便是不精准，仰赖经历所做的判别容易形成误诊。

人工智能仰赖强壮的图像识别和深度进修工夫，正在对图像的检测效用和精度两个方面，都可能做得比专业大夫更速，还可能省略人工操作的误判率。目前基于深度进修的医学影像识别精确率能到达90%及以上，辅助诊断效率明显。

第一类公司要紧是图像识别，利用于感知闭头，其要紧宗旨是将影像这类非机构化数据实行理会，获取少许蓄志义的音信；第二类是深度进修，利用于进修和理会闭头，是AI利用的最重心闭头，通过大方的影像数据和诊断数据，无间对神经元搜集实行深度进修操练，促使其负责“诊断”的才气。从供给的产物与办事上看，医疗影像智能诊断公司又可分为两类。第一类潜心于医疗影像办事，譬喻影像云平台及影像智能理会。

2016年6月今后，该体例通过进修68万张肺部CT影像原料，已正在省立病院CT室辅助大夫诊断了约11000人次的CT影像原料，诊断精确率达94%。

操纵腾讯觅影的图像识别、深度进修等领先的人工智能工夫，辅助大夫对食管癌实行早期筛查，察觉精确率高达90%，助助患者更早察觉病灶。腾讯觅影操纵腾讯优图正在大数据运算、图像识别与深度进修方面的前辈工夫，进步对待肺结节的检测敏锐性与精确度：按照测算，其对早期肺癌的敏锐度（识别精确率）到达85%以上，对良性肺结节的特异性（识别精确率）逾越84%，对待直径大于3mm小于10mm的眇小结节检出率逾越95%，可助助放射大夫大幅提拔肺部CT的早癌筛查才气。

2017年1月10日，据FDA官网显示，其初次答应了一款心脏核磁共振影像AI理会的软件Cardio DL，这款软件将深刻进修用于医学图像理会，并为守旧的心脏MRI扫描影像数据供给自愿心室豆割的理会，这一办法与守旧上放射科大夫须要手动完结的结果雷同精准。

据悉，这款人工智能心脏MRI医学影像理会体例不单取得了FDA510（k）的答应，还取得了欧洲的CE认证和答应，这标记着该软件将被批准用于临床。

2016年8月《自然通信》颁发了一份斯坦福大学医学院钻探职员的钻探：计划机可被培训得正在评估肺癌构制切片时比病理学家越发准确。

钻探职员行使了从腺癌、鳞状细胞癌患者获取肺癌基因图谱2186张图像。数据库还蕴涵了每例肿瘤的级别、期别和每例患者正在诊断后的存活时辰音信。

然后钻探职员行使这些图像来操练计划机软件次序，以确定更众肉眼所不行寓目到的癌症特异性特色—近10000种本性特质vs几百种病理学家通俗行使的评估特色。这些特色不但搜罗了肿瘤细胞的巨细及形式，也搜罗了细胞核的形式与质地以及与相邻肿瘤细胞的空间闭联。

香港中文大学计划器科学与工程学系针对检测医学影像，开辟人工智能影像识别体例，只需三十秒至万分钟，便可理会病变影像，精确率逾越九成，省略人工舛误。香港中大计划器科学与工程学系教养王太平称，团队将联同北京三所病院合营开辟，优化识别肺结节病变的工夫。他又称，智能影像识别工夫外面上可通常利用于差异癌症，但片面罕有病，病人数据不众，影响体例精确性。

浙江大学数理学院和浙江德尚韵兴图像科技有限公司获胜开辟的智能医疗影像诊断体例-DE 超声机械人的精确率则能平稳正在 85% 以上，正在实习室则到达 90% 以上，而邦内对比顶级的三甲病院 10 年天赋的放射科大夫判别精确性均匀正在 75% 足下。正在搜罗浙江大学第一从属病院的医疗机构曾经本质利用，办事了几千名患甲状腺结节的病人。

于2015年4月正在北京市建设，是一家智能医学影像平台公司。近年来打制了智能化的医学影像平台和肿瘤放疗平台，修筑了影像智能筛查体例、防漏诊体例，正在肿瘤、血汗管等单病种范围开辟人工智能辅助诊疗体例。

汇医慧影公司搜求了数百万级其余医学影像，通过创设人体器官模子以及深度神经搜集工夫，竣工了病灶的高识别度。按照公司先容，目前对待胸部X光的气胸、肺结核、肿块的自愿诊断精确率曾经到达90%。脑核磁肿瘤的自愿识别率逾越85%。胸部CT中肺结节的识别率逾越85%。乳腺钼靶中钙化雀斑以及肿块的识别率均逾越90%。

目前累计办事患者逾越10万例。其区域云PACS体例目前曾经接入400众家病院，笼罩边界搜罗河南、山西、内蒙、辽宁等地，而且与医疗器材厂商合营，将体例融入其影像设置中。

邦内再有健培科技、医渡云、智影医疗、睿佳医影RayPlus、迪英加等公司也戮力于将人工智能与医学影像连接来办事于医疗。

杭州健培科技有限公司的影像智能诊断机械人Healthview1.0是操纵机械深度进修工夫及大方放射科病例操练出的人工智能诊断助手，正在2016年中美医药·医疗项目大赛上斩获了第二名，它正在疾病的定量和定位中具备着天资性的上风，能助助大夫越发客观精确地诊断肺结节等临床上很难诊断的疾病。

锐达影像是一家面向医疗机构和专业行使者并供给影像以及视频会诊产物等办事的互联网医疗影像平台公司。2016年7月，锐达影像揭晓获1000万pre-A轮投资，此次融资后，锐达影像创始人荣辉显示锐达影像将正在医疗影像平台的人工智能化方面深耕和打破。

它是一家将人工智能用于医疗影像的识别和筛查的科技公司，潜心于研发医疗影像检测、识别、筛查和理会工夫，戮力于通过交融机械视觉、深度进修和大数据发掘工夫，将医疗影像识别工夫供给给便携式医疗器材厂商和恢弘下层诊疗核心。恐怕恰是其正在人工智能利用于医学影像范围的潜心，使得其建设仅5个月就获取投资人的青睐，获胜融到了600万的天使投资。

比拟于邦内大部门都是近两三年才建设的始创公司，外洋涉及人工智能连接医学影像的公司相对起步较早，加倍是IBM Waston、AlphaGo的缔制者DeepMind，再有Butterfly Network等。

要说到人工智能，就不得不说曾经正在这个范围深耕众年的IBM Waston。先后于2015年10月和2016年2月收购医疗影像理会公司Merge Healthcare和医疗数据公司 Truven Health Analytics，使得IBM获取了丰厚的资源，加上其正本就有的数目惊人的专利，使得IBM Waston正在人工智能+医学影像这一块营业上获取了伟大的上风。

Enlitic是邦际著名的医学影像公司，固然建设不到3年，但曾经被麻省理工科技评论评为了“环球50家最机警的公司”。公司开辟的恶性肿瘤检测体例正在一项临床试验中的精确度比专业的放射科医师超过了50%众，而且所用的时辰唯有大夫的1/50000。

Arterys 是一家供给 SaaS 办事的创业公司，主开业务是为医疗机构供给更精准的3D血汗管影像，并供给量化理会。潜心于血汗管影像的这家公司不单与2016年获取了1200万美元的A轮融资，还获取了GE医疗的青睐。两家公司的合营催生了打倒现有心脏MRI的4D Flow，它不但不妨从苟且角度暴露心脏的3D构造，还出席了时辰这第四个维度，使得血液活动跟着时辰改观的境况也可能完整暴露。这款软件于2016年11月正式获取了FDA的审批，将用于血汗管疾病患者核磁图像的数据理会。

工夫及产物：基于PET/SPECT/fMRI/US等医疗影像定量理会，用数学模子和人工智能工夫，进步诊断准确性。

工夫及产物：具有医疗影像云平台，医疗影像输出、灵巧医疗和智能诊断为主，其他大数据撑持设置及平台设备为辅的医疗体例；供给病例检索和医疗影像智能诊断办事，助助大夫实行定位病症、理会病情和领导手术；别的还开辟有激光热敏医用胶片。

工夫及产物：开辟有影像平台，同时寻求差异范围的智能化，目前已有的乳腺辅助检测、虚拟结肠镜等，都是发端的专业范围工夫。

工夫及产物：具有医疗大数据平台，对医疗数据实行集成、发掘、操纵，辅助发展新型临床、科研、病院收拾等办事，涉及的临床数据搜罗影像数据和病例等文本数据。

工夫及产物：具有基于数字影像医学的壮健理会收拾平台，供给早期癌症筛查、疾病辅助诊断，及壮健指数理会。

工夫及产物：供给医疗影像云平台和阅片外承办事，并通过创设人体器官模子和神经搜集工夫，识别病灶，涉及胸部X光，脑核磁肿瘤，胸部CT。

工夫及产物：具有医疗影像数据云平台，同时创设影像诊断数据构造化常识库。目前可对大方史书影像诊断讲演实行智能的构造化、尺度化统治，可辅助大夫诊断。

工夫及产物：连接图像统治和云计划，为大夫供给基于影像的计划机辅助诊疗器械RayPlus，特质是满意专科大夫的特异性辅助诊断需求。

工夫及产物：将深度进修用于医疗影像，减少读片时辰，低浸误诊的概率，目前主攻的倾向是胸肺部CT的智能影像诊断。

工夫及产物：用深度进修工夫理会和识别医疗影像上的病变，推选诊疗计划，协助大夫诊断，目前要紧用于胸肺疾病的诊断。

工夫及产物：要紧供给肿瘤数据平台搭筑和医疗数据理会，此中涉及医疗影像统治、豆割、配准等，并诱导放疗优化。

工夫及产物：将深度进修引入到计划机辅助诊断体例中，可利用于各式医学图像理会诊断、显微镜下的病理图像理会、以及察觉DNA连接的卵白质的序列特异性并协助基因组诊断等。

工夫及产物：供给基于人工智能，用于精准医疗的医疗影像大数据理会处分计划，比方基于病理图片理会的癌症诊断和分级等。